JP7446216B2 - Vehicle control device - Google Patents

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Description

本発明は、自動車等の車両、特に自動運転走行中の自車両の目標軌道生成および追従制御する機能を備えた車両用制御装置に関する。 The present invention relates to a vehicle control device having a function of generating a target trajectory and controlling follow-up of a vehicle such as an automobile, particularly a self-driving vehicle during automatic driving.

従来、自車両の周辺の物体情報を取得し、取得した物体情報および地図情報に基づき自車両の運転行動を計画し、それに基づき軌道を生成し追従するように制御するシステムが開発されている（例えば、特許文献１を参照）。 Conventionally, systems have been developed that acquire object information around the own vehicle, plan the driving behavior of the own vehicle based on the acquired object information and map information, and control the vehicle to generate and follow a trajectory based on the acquired object information and map information ( For example, see Patent Document 1).

また、住宅地などの死角が存在する道路環境において、死角に潜むオブジェクトの種類をヒヤリハットデータに基づいて予測し、そのオブジェクトの飛び出しを予測することで、より安定な自動運転を実現する手法が開発されている（例えば、特許文献２を参照）。 In addition, in road environments where blind spots exist, such as in residential areas, a method has been developed that enables more stable autonomous driving by predicting the type of object lurking in the blind spot based on near-miss data and predicting whether the object will jump out. (For example, see Patent Document 2).

特開２０１８－６２２６１号公報JP2018-62261A 特開２０１９－０６９６５９号公報Japanese Patent Application Publication No. 2019-069659

しかしながら、従来技術における車線変更の考え方では、物体の死角からオブジェクトが実際に飛び出してきた場合には急減速が必要となり、乗り心地が悪化する可能性があった。 However, with the conventional lane changing concept, if an object actually jumps out of the object's blind spot, sudden deceleration is required, which may deteriorate ride comfort.

本発明の目的は、自車両の不要な車線変更動作を抑制し、乗心地の悪化を抑制可能な車両制御装置を実現することである。 An object of the present invention is to realize a vehicle control device that can suppress unnecessary lane changing operations of the own vehicle and suppress deterioration of ride comfort.

上記目的を達成するため、本発明は次のように構成される。 In order to achieve the above object, the present invention is configured as follows.

車両制御装置において、自車両の周辺状況を検知する周辺状況検知センサと、前記周辺状況検知センサが検知した自車両の前記周辺状況及び地図情報から抽出される特徴量に基づき、前記自車両の周辺の死角領域を算出し、算出した前記死角領域に存在する物体及び前記物体の行動傾向を推定する死角物体推定処理部と、前記死角物体推定処理部が推定した前記物体の行動傾向に基づいて、前記自車両が前記物体と接近するリスクが潜在する領域を生成する潜在リスクマップ生成部と、前記自車両の前記周辺状況及び前記地図情報から前記自車両の車線変更軌道を生成し、生成した前記車線変更軌道と前記潜在リスクマップ生成部が生成した潜在リスクマップとを比較し、前記自車両の車線変更可否を判断する自動運転計画部と、前記自動運転計画部による前記車線変更可否の判断に従って、前記自車両の動作を制御する車両運動制御部と、を備え、前記自動運転計画部は、車線変更不可と判断した場合には、死角低減軌道を算出し、車両運動制御部は、前記自車両が前記死角低減軌道を走行するように制御する。
また、車両制御装置において、自車両の周辺状況を検知する周辺状況検知センサと、前記周辺状況検知センサが検知した自車両の前記周辺状況及び地図情報から抽出される特徴量に基づき、前記自車両の周辺の死角領域を算出し、算出した前記死角領域に存在する物体及び前記物体の行動傾向を推定する死角物体推定処理部と、前記死角物体推定処理部が推定した前記物体の行動傾向に基づいて、前記自車両が前記物体と接近するリスクが潜在する領域を生成する潜在リスクマップ生成部と、前記自車両の前記周辺状況及び前記地図情報から前記自車両の車線変更軌道を生成し、生成した前記車線変更軌道と前記潜在リスクマップ生成部が生成した潜在リスクマップとを比較し、前記自車両の車線変更可否を判断する自動運転計画部と、前記自動運転計画部による前記車線変更可否の判断に従って、前記自車両の動作を制御する車両運動制御部と、を備え、前記自動運転計画部は、前記車線変更軌道と前記潜在リスクマップとが交差する場合には、車線変更を不可と判断する。

In the vehicle control device, a surrounding situation detection sensor detects the surrounding situation of the own vehicle, and the surrounding situation of the own vehicle is detected based on the surrounding situation of the own vehicle detected by the surrounding situation detection sensor and the feature amount extracted from the map information. a blind spot object estimation processing unit that calculates a blind spot area and estimates an object existing in the calculated blind spot area and a behavioral tendency of the object, and based on the behavioral tendency of the object estimated by the blind spot object estimation processing unit, a potential risk map generation unit that generates a region where there is a potential risk of the host vehicle approaching the object; and a potential risk map generation unit that generates a lane change trajectory of the host vehicle from the surrounding situation of the host vehicle and the map information; an automated driving planning unit that compares the lane change trajectory with the potential risk map generated by the potential risk map generation unit and determines whether or not the own vehicle can change lanes; , a vehicle motion control unit that controls the operation of the own vehicle , and the automatic driving planning unit calculates a blind spot reduction trajectory when it is determined that a lane change is not possible; The vehicle is controlled to travel on the blind spot reduction trajectory .
Further, in the vehicle control device, a surrounding situation detection sensor that detects the surrounding situation of the own vehicle, and a feature amount extracted from the surrounding situation of the own vehicle detected by the surrounding situation detection sensor and map information, the said own vehicle a blind spot object estimation processing unit that calculates a blind spot area around the area and estimates an object existing in the calculated blind spot area and a behavioral tendency of the object; a potential risk map generation unit that generates a region where there is a potential risk of the host vehicle approaching the object; and a potential risk map generation unit that generates a lane change trajectory of the host vehicle from the surrounding situation of the host vehicle and the map information. an automated driving planning unit that compares the lane change trajectory created by the lane change trajectory with the potential risk map generated by the potential risk map generation unit and determines whether or not the own vehicle can change lanes; a vehicle motion control unit that controls the operation of the own vehicle according to the determination, and the automatic driving planning unit determines that a lane change is not possible when the lane change trajectory intersects the potential risk map. do.

本発明によれば、自車両の不要な車線変更動作を抑制し、乗心地の悪化を抑制可能な車両制御装置を実現することができる。本発明のその他の構成、作用、効果については以下の実施例において詳細に説明する。 According to the present invention, it is possible to realize a vehicle control device that can suppress unnecessary lane changing operations of the host vehicle and suppress deterioration of ride comfort. Other configurations, functions, and effects of the present invention will be explained in detail in the following examples.

実施例１による車両制御装置を搭載した車両の全体構成を示した説明図である。1 is an explanatory diagram showing the overall configuration of a vehicle equipped with a vehicle control device according to a first embodiment; FIG. 車両制御装置に実装されている自動運転用制御装置のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of an automatic driving control device installed in a vehicle control device. 車両用制御装置に含まれるリスクマップ生成部のブロック図である。FIG. 3 is a block diagram of a risk map generation section included in the vehicle control device. 死角物体推定処理部のブロック図である。FIG. 3 is a block diagram of a blind spot object estimation processing section. 自動運転計画部のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of an automatic driving planning section. 車線変更軌道生成部のブロック図である。FIG. 3 is a block diagram of a lane change trajectory generating section. 車線変更状態管理部の状態遷移図である。It is a state transition diagram of a lane change state management part. 車線変更開始判断状態において実行される処理のフローチャートである。3 is a flowchart of processing executed in a lane change start determination state. 車線変更実行状態において実行される処理のフローチャートである。It is a flowchart of the process performed in the lane change execution state. 車線変更完了状態において実行される処理のフローチャートである。It is a flowchart of the process performed in the lane change completion state. 車線変更キャンセル状態において実行される処理のフローチャートである。It is a flowchart of the process performed in a lane change cancellation state. オブジェクトの予測結果に基づいて車線変更する動作の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of an operation of changing lanes based on a prediction result of an object. 実施例２における車線変更軌道生成部の状態遷移図である。FIG. 3 is a state transition diagram of a lane change trajectory generation unit in Example 2. FIG. 車線変更開始判断状態のフローチャートである。It is a flowchart of the lane change start judgment state. 死角安全性確認状態のフローチャートである。It is a flowchart of a blind spot safety confirmation state. 実施例２における自車両の動きを示した説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing the movement of the host vehicle in Example 2. FIG. 死角低減完了後に生成する軌道についての説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of a trajectory generated after blind spot reduction is completed. 車線変更が完了された際の状態の説明図である。It is an explanatory view of a state when a lane change is completed. 死角領域の説明図である。It is an explanatory view of a blind spot area. 潜在リスクマップ生成部の動作説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of the operation of a potential risk map generation section. 実施例３において、自車両が合流車線を走行し、本線である走行車線に合流しようとしているシーンの動作説明図である。FIG. 12 is an operational explanatory diagram of a scene in which the own vehicle is traveling on a merging lane and is about to merge into a main lane, which is a driving lane, in Embodiment 3; 実施例３において、車両の死角を低減させるように死角低減軌道を生成する方法の説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of a method for generating a blind spot reduction trajectory to reduce a blind spot of a vehicle in Example 3;

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail based on the drawings.

（実施例１）
図１は、本発明の実施例１による車両制御装置１を搭載した車両５００の全体構成を示した説明図である。 (Example 1)
FIG. 1 is an explanatory diagram showing the overall configuration of a vehicle 500 equipped with a vehicle control device 1 according to a first embodiment of the present invention.

図１において、ＦＬ輪は左前輪、ＦＲ輪は右前輪、ＲＬ輪は左後輪、ＲＲ輪は右後輪をそれぞれ意味する。 In FIG. 1, the FL wheel means the left front wheel, the FR wheel means the right front wheel, the RL wheel means the left rear wheel, and the RR wheel means the right rear wheel.

車両５００は、外界を認識するセンサ２、３、４、５からの情報に基づき、車両５００の進行方向を制御するためのステアリング制御機構１０、ブレーキ制御機構１３、スロットル制御機構２０への指令値を演算する車両制御装置１を備える。 Vehicle 500 issues command values to steering control mechanism 10, brake control mechanism 13, and throttle control mechanism 20 for controlling the traveling direction of vehicle 500 based on information from sensors 2, 3, 4, and 5 that recognize the outside world. The vehicle control device 1 is provided with a vehicle control device 1 that calculates.

また、車両５００は、車両制御装置１からの指令値に基づきステアリング制御機構１０を制御する操舵制御装置８と、車両制御装置１からの指令値に基づきブレーキ制御機構１３を制御し各輪のブレーキ力配分を調整する制動制御装置１５と、車両制御装置１からの指令値に基づきスロットル制御機構２０を制御しエンジンのトルク出力を調整する加速制御装置１９と、車両５００の走行計画や周辺に存在する移動体の行動予測等を表示する表示装置２４とを備える。 The vehicle 500 also includes a steering control device 8 that controls the steering control mechanism 10 based on command values from the vehicle control device 1, and a brake control mechanism 13 that controls the brake control mechanism 13 based on command values from the vehicle control device 1 to brake each wheel. A brake control device 15 that adjusts the force distribution, an acceleration control device 19 that controls the throttle control mechanism 20 based on the command value from the vehicle control device 1 and adjusts the torque output of the engine, and a driving plan of the vehicle 500 and other devices that are present in the vicinity. and a display device 24 for displaying predicted behavior of the moving body.

外界を認識するセンサ２、３、４、５は、前方にカメラ２、左右側方にレーザレーダ３、４、後方にミリ波レーダ５であり、自車である車両５００と周囲車両との相対距離及び相対速度を検出することができる。また、路車間または車々間の通信を行う通信装置２３を備える。なお、本実施例１では、センサ構成の一例として上記センサの組み合わせを示しているが、それに限定するものではなく、超音波センサ、ステレオカメラ、赤外線カメラなどとの組み合わせでもよい。上記センサ信号が、車両制御装置１に入力される。 Sensors 2, 3, 4, and 5 that recognize the outside world include a camera 2 in the front, laser radars 3 and 4 on the left and right sides, and a millimeter wave radar 5 in the rear, and detect the relative relationship between the own vehicle 500 and surrounding vehicles. Distance and relative speed can be detected. The vehicle also includes a communication device 23 that performs road-to-vehicle or vehicle-to-vehicle communication. In the first embodiment, a combination of the above-mentioned sensors is shown as an example of the sensor configuration, but the present invention is not limited to this, and combinations with ultrasonic sensors, stereo cameras, infrared cameras, etc. may also be used. The sensor signal is input to the vehicle control device 1.

車両制御装置１は、図１に詳細には示していないが、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。上記ＲＯＭには、以下で説明する車両走行制御のフローが記憶されている。詳細は後述するが、車両制御装置１は、生成した走行計画に従って車両走行を制御するためのアクチュエータであるステアリング制御機構１０、ブレーキ制御機構１３、スロットル制御機構２０の指令値を演算する。ステアリング制御機構１０、ブレーキ制御機構１３、スロットル制御機構２０の制御装置である操舵制御装置８、制動制御装置１５、加速制御装置１９は、車両制御装置１の指令値を通信により受信し、当該指令値に基づき各アクチュエータを制御する。 Although not shown in detail in FIG. 1, the vehicle control device 1 includes, for example, a CPU, a ROM, a RAM, and an input/output device. The ROM stores a flow of vehicle running control, which will be explained below. Although details will be described later, the vehicle control device 1 calculates command values for the steering control mechanism 10, brake control mechanism 13, and throttle control mechanism 20, which are actuators for controlling vehicle travel according to the generated travel plan. The steering control device 8, braking control device 15, and acceleration control device 19, which are control devices for the steering control mechanism 10, brake control mechanism 13, and throttle control mechanism 20, receive command values from the vehicle control device 1 through communication, and process the commands. Control each actuator based on the value.

次に、ブレーキの動作について説明する。ドライバが車両５００を運転している状態では、ドライバのブレーキペダル１２を踏む踏力を、ブレーキブースタ（不図示）で倍力し、マスタシリンダ（不図示）によって、その力に応じた油圧を発生させる。発生した油圧は、ブレーキ制御機構１３を介して、ホイルシリンダ１６ＦＬ、１６ＦＲ、１６ＲＬ、１６ＲＲに供給される。 Next, the operation of the brake will be explained. When the driver is driving the vehicle 500, the driver's depression force on the brake pedal 12 is boosted by a brake booster (not shown), and a master cylinder (not shown) generates hydraulic pressure according to the force. . The generated hydraulic pressure is supplied to wheel cylinders 16FL, 16FR, 16RL, and 16RR via brake control mechanism 13.

ホイルシリンダ１６ＦＬ、１６ＦＲ、１６ＲＬ、１６ＲＲは、シリンダ（不図示）、ピストン、パッド、等から構成されており、マスタシリンダ９から供給された作動液によってピストンが推進され、ピストンに連結されたパッドがディスクロータに押圧される。なお、ディスクロータは、車輪（不図示）とともに回転している。そのため、ディスクロータに作用したブレーキトルクは、車輪と路面との間に作用するブレーキ力となる。 The wheel cylinders 16FL, 16FR, 16RL, and 16RR are composed of a cylinder (not shown), a piston, a pad, etc. The piston is propelled by hydraulic fluid supplied from the master cylinder 9, and the pad connected to the piston is propelled by the hydraulic fluid supplied from the master cylinder 9. Pressed by the disc rotor. Note that the disc rotor is rotating together with wheels (not shown). Therefore, the brake torque acting on the disc rotor becomes a braking force acting between the wheels and the road surface.

以上により、ドライバのブレーキペダル操作に応じて、各輪に制動力が発生させることができる。 As described above, braking force can be generated at each wheel in response to the driver's brake pedal operation.

制動制御装置１５は、図１に詳細に示していないが、車両制御装置１と同様に例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。制動制御装置１５には、前後加速度、横加速度、ヨーレートを検出可能なコンバインセンサ１４と、各輪に設置された車輪速センサ１１ＦＬ、１１ＦＲ、１１ＲＬ、１１ＲＲと、上述の制動制御装置１５からのブレーキ力指令と、後述する操舵制御装置８を介しハンドル角検出装置２１からのセンサ信号が入力されている。 Although not shown in detail in FIG. 1, the brake control device 15 includes, for example, a CPU, a ROM, a RAM, and an input/output device like the vehicle control device 1. The brake control device 15 includes a combined sensor 14 capable of detecting longitudinal acceleration, lateral acceleration, and yaw rate, wheel speed sensors 11FL, 11FR, 11RL, and 11RR installed on each wheel, and a brake from the above-mentioned brake control device 15. A force command and a sensor signal from a steering wheel angle detection device 21 are inputted via a steering control device 8, which will be described later.

また、制動制御装置１５の出力は、ポンプ（不図示）、制御バルブを有するブレーキ制御機構１３に接続されており、ドライバのブレーキペダル操作とは独立に、各輪に任意の制動力を発生させることができる。制動制御装置１５は、上記情報に基づいて車両のスピン、ドリフトアウト、車輪のロックを推定し、それらを抑制するように該当輪の制動力を発生させ、ドライバの操縦安定性を高める役割を担っている。 Further, the output of the brake control device 15 is connected to a brake control mechanism 13 having a pump (not shown) and a control valve, and generates arbitrary braking force to each wheel independently of the driver's brake pedal operation. be able to. The braking control device 15 assumes the role of estimating vehicle spin, drift-out, and wheel lock based on the above information, and generates braking force for the relevant wheels to suppress these, thereby increasing the driver's steering stability. ing.

また、車両制御装置１が、制動制御装置１５にブレーキ指令を通信することで、車両５００に任意のブレーキ力を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に制動を行う役割を担っている。ただし、本発明では上記制動制御装置１５に限定するものではなく、ブレーキバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。 Furthermore, by communicating a brake command to the brake control device 15, the vehicle control device 1 can generate an arbitrary braking force on the vehicle 500, and in automatic driving without driver operation, braking is automatically performed. have a role to play. However, the present invention is not limited to the brake control device 15 described above, and other actuators such as brake-by-wire may be used.

次に、ステアリングの動作について説明する。ドライバが車両５００を運転している状態では、ドライバがハンドル６を介して入力した操舵トルクとハンドル角をそれぞれ操舵トルク検出装置７とハンドル角検出装置２１で検出し、それらの情報に基づいて操舵制御装置８はモータ（不図示）を制御しアシストトルクを発生させる。 Next, the steering operation will be explained. When the driver is driving the vehicle 500, the steering torque and steering wheel angle inputted by the driver through the steering wheel 6 are detected by the steering torque detecting device 7 and the steering wheel angle detecting device 21, respectively, and the steering is performed based on the information. The control device 8 controls a motor (not shown) to generate assist torque.

なお、操舵制御装置８も、図１に詳細に示していないが、車両制御装置１と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。 Although not shown in detail in FIG. 1, the steering control device 8 also includes, for example, a CPU, a ROM, a RAM, and an input/output device, like the vehicle control device 1.

上記ドライバの操舵トルクと、モータによるアシストトルクの合力により、ステアリング制御機構１０が可動し、前輪ＦＬ、ＦＲが切れる。一方で、前輪ＦＬ、ＦＲの切れ角に応じて、路面からの反力がステアリング制御機構１０に伝わり、路面反力としてドライバに伝わる構成となっている。 The steering control mechanism 10 is moved by the resultant force of the steering torque of the driver and the assist torque of the motor, and the front wheels FL and FR are turned. On the other hand, a reaction force from the road surface is transmitted to the steering control mechanism 10 according to the turning angles of the front wheels FL and FR, and is transmitted to the driver as a road surface reaction force.

操舵制御装置８は、ドライバのステアリング操作とは独立に、モータによりトルクを発生し、ステアリング制御機構１０を制御することができる。従って、車両制御装置１は、操舵制御装置８に操舵力指令を通信することで、前輪ＦＬ、ＦＲを任意の切れ角に制御することができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に操舵を行う役割を担っている。ただし、本発明では上記操舵制御装置８に限定するものではなく、ステアバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。 The steering control device 8 can generate torque using a motor and control the steering control mechanism 10 independently of the driver's steering operation. Therefore, the vehicle control device 1 can control the front wheels FL and FR to arbitrary turning angles by communicating a steering force command to the steering control device 8. It is responsible for steering the vehicle. However, the present invention is not limited to the above-mentioned steering control device 8, and other actuators such as steer-by-wire may be used.

次に、アクセルについて説明する。ドライバのアクセルペダル１７の踏み込み量はストロークセンサ１８で検出され、加速制御装置１９に入力される。なお、加速制御装置１９も、図１に詳細には示していないが、車両制御装置１と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。 Next, the accelerator will be explained. The amount of depression of the accelerator pedal 17 by the driver is detected by a stroke sensor 18 and input to an acceleration control device 19 . Although not shown in detail in FIG. 1, the acceleration control device 19 also includes, for example, a CPU, a ROM, a RAM, and an input/output device, like the vehicle control device 1.

加速制御装置１９は、上記アクセルペダル踏み込み量に応じてスロットル開度を調節し、エンジンを制御する。 The acceleration control device 19 controls the engine by adjusting the throttle opening according to the amount of depression of the accelerator pedal.

以上により、ドライバのアクセルペダル操作に応じて車両を加速させることができる。 As described above, the vehicle can be accelerated according to the driver's accelerator pedal operation.

また、加速制御装置１９はドライバのアクセル操作とは独立にスロットル開度を制御することができる。従って、車両制御装置１は、加速制御装置１９に加速指令を通信することで、車両５００に任意の加速度を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に加速を行う役割を担っている。 Furthermore, the acceleration control device 19 can control the throttle opening independently of the driver's accelerator operation. Therefore, the vehicle control device 1 can generate arbitrary acceleration in the vehicle 500 by communicating an acceleration command to the acceleration control device 19, and in automatic driving without driver operation, acceleration is automatically performed. plays a role.

次に、本実施例１の車両制御装置１に実装されている自動運転用制御装置の構成について、図２に示したブロック図を用いて説明する。 Next, the configuration of the automatic driving control device installed in the vehicle control device 1 of the first embodiment will be explained using the block diagram shown in FIG. 2.

車両制御装置１には、後述する自車両を自動的に目的地へ自動で運転するための自車両の動作を計画する自動運転計画部２０１、駐車場などで自車両を自動的に駐車枠に駐車させるための自車両の動作を計画する自動駐車計画部２０２、自動運転車両の車両運動を制御するための指令値を生成する車両運動制御部２０３、エンジン・ブレーキ・ステアリングなどの各アクチュエータを制御するためのアクチュエータ制御部２０４、リスクマップ生成部２０５があり、それらは異なるコントローラに実装されているとする。 The vehicle control device 1 includes an automatic driving planning unit 201 that plans the operation of the own vehicle in order to automatically drive the own vehicle to a destination, which will be described later, and a part that automatically places the own vehicle in a parking slot in a parking lot or the like. An automatic parking planning unit 202 that plans the movement of the own vehicle for parking, a vehicle motion control unit 203 that generates command values for controlling the vehicle motion of the autonomous vehicle, and controls each actuator such as the engine, brake, and steering. It is assumed that there is an actuator control unit 204 and a risk map generation unit 205 for the purpose of this, and that they are implemented in different controllers.

そのため、各コントローラ間の通信を行なうための車両ネットワーク２０６が必要となる。ただし、車両ネットワーク２０６は有線接続以外にも無線接続されている場合も考えられる。また、各コントローラへの実装方法としては、自動駐車演算部２０２と自動運転計画部２０１が同一のハードウェアに実装されている場合なども考えられる。また、アクチュエータ制御部２０４の実装についても、エンジン制御用コントローラやブレーキ制御用コントローラなど異なるハードウェアに実装される場合も考えられる。車両運動制御部２０３は、自動運転計画部２０１による車線変更可否の判断に従って、自車両８１の動作を制御する。
次に、本実施例１の車両用制御装置１に含まれるリスクマップ生成部２０５の構成について、図３に示したブロック図を用いて説明する。 Therefore, a vehicle network 206 is required for communication between each controller. However, the vehicle network 206 may be wirelessly connected in addition to the wired connection. Furthermore, as a method of implementation in each controller, a case may be considered in which the automatic parking calculation unit 202 and the automatic driving planning unit 201 are implemented in the same hardware. Furthermore, the actuator control unit 204 may be implemented in different hardware such as an engine control controller or a brake control controller. The vehicle motion control unit 203 controls the operation of the own vehicle 81 in accordance with the determination by the automatic driving planning unit 201 as to whether a lane change is possible or not.
Next, the configuration of the risk map generation unit 205 included in the vehicle control device 1 of the first embodiment will be explained using the block diagram shown in FIG. 3.

図３において、レーダ３０１、ステレオカメラ３０２、車両センサ３０３、ライダー３０４の情報に基づいて得られた周囲の環境の情報をセンサ情報処理部３０５に入力し、自車の周囲に存在する移動物体の物体情報に変換する。 In FIG. 3, information on the surrounding environment obtained based on information from a radar 301, a stereo camera 302, a vehicle sensor 303, and a lidar 304 is input to a sensor information processing unit 305, and information on moving objects existing around the own vehicle is input to a sensor information processing unit 305. Convert to object information.

レーダ３０１、ステレオカメラ３０２、車両センサ３０３、ライダー３０４は、外界を認識するセンサである。レーダ３０１は、電波を対象物に向けて発射し、その反射波を測定することにより、対象物までの距離や方向を測る。ステレオカメラ３０２は、対象物を複数の異なる方向から同時に撮影することにより、その奥行き方向の情報も記録できる。車両センサ３０３は、車両の速度やタイヤの回転数を測定するセンサ、ＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）を用いた自動運転車両の平均位置を算出した情報、自動運転車両に乗員している人がナビゲーションシステムをインターフェースとして入力した目的地情報、電話回線などの無線通信を活用して遠隔地にいるオペレータなどが指定した目的地情報などの車両状態を検知できるセンサ群としてのセンサである。ライダー３０４は、パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定し、遠距離にある対象までの距離を検知する。 Radar 301, stereo camera 302, vehicle sensor 303, and lidar 304 are sensors that recognize the outside world. The radar 301 measures the distance and direction to the object by emitting radio waves toward the object and measuring the reflected waves. The stereo camera 302 can also record information in the depth direction by simultaneously photographing the object from a plurality of different directions. The vehicle sensor 303 is a sensor that measures the speed of the vehicle and the number of rotations of the tires, information that calculates the average position of the self-driving vehicle using GNSS (Global Navigation Satellite System), and information that the occupants of the self-driving vehicle use for navigation. These sensors are a group of sensors that can detect vehicle conditions, such as destination information entered through the system as an interface, and destination information specified by an operator in a remote location using wireless communication such as a telephone line. The lidar 304 measures the scattered light of pulsed laser irradiation and detects the distance to a distant target.

具体的な物体情報としては、歩行者、自転車、車両などの属性情報や、それらの現在位置および現在速度ベクトルを抽出する。 As specific object information, attribute information of pedestrians, bicycles, vehicles, etc., as well as their current positions and current speed vectors are extracted.

ここで、移動物体は、現時刻で得られた速度がゼロであったとしても、将来において動く可能性がある駐車車両などは含めるとする。また、自車両が自動運転を開始する地点から目標地点およびその周辺に関する道路情報や信号機情報、現在位置から目標地点までのルート情報、走行する区間の交通ルールデータベースなどを記憶する記憶部３０８がある。 Here, moving objects include parked vehicles and the like that may move in the future even if the velocity obtained at the current time is zero. In addition, there is a storage unit 308 that stores road information and traffic light information regarding the target point and its surroundings from the point where the vehicle starts autonomous driving, route information from the current position to the target point, and a traffic rule database for the section to be traveled. .

また、自己位置推定処理部３１０で用いる点群データベースがある。また、記憶部３０８の記憶している情報に基づいて自動運転を行なうために必要な道路の車線中心線情報や信号機情報に基づいて、自動運転車両が通行予定である信号機の点灯情報などを整理して利用できる形式にするための地図情報処理部３０６がある。また、後述する自己位置推定処理部３１０では、センサで得られた周辺情報と点群データベースおよび車両のステアリング角度および車両速度やＧＮＳＳで得られた情報に基づいて、自車両が存在する場所を推定する。 Additionally, there is a point cloud database used by the self-position estimation processing section 310. In addition, based on the information stored in the storage unit 308 and the lane center line information and traffic light information of the road necessary for automatic driving, information on the lighting of traffic lights that the automatic driving vehicle is scheduled to pass, etc. is organized. There is a map information processing unit 306 for converting the map into a usable format. In addition, a self-position estimation processing unit 310, which will be described later, estimates the location where the own vehicle is based on surrounding information obtained by sensors, a point cloud database, the steering angle and speed of the vehicle, and information obtained from GNSS. do.

次に、その物体情報および地図情報を立体物行動予測部３０７に入力する。立体物行動予測部３０７では、入力情報に基づいて、各移動物体の将来の位置および速度情報（物体予測情報）を演算する。 Next, the object information and map information are input to the three-dimensional object behavior prediction unit 307. The three-dimensional object behavior prediction unit 307 calculates future position and velocity information (object prediction information) of each moving object based on the input information.

各移動物体の動きを方法するために、物体情報に基づいて各物体の将来時間Ｔにおける位置Ｒ（Ｘ（Ｔ），Ｙ（Ｔ））を予測する。予測する具体的な方法としては、移動物体の現在位置Ｒｎ０（Ｘｎ（０），Ｙｎ（０））、現在速度Ｖｎ（Ｖｘｎ，Ｖｙｎ）とした場合、以下の線形予測式（１）に基づいて、予測演算を行なう方法が考えられる。 In order to determine the movement of each moving object, the position R (X(T), Y(T)) of each object at future time T is predicted based on the object information. As a specific method of prediction, when the current position Rn0 (Xn (0), Yn (0)) and the current speed Vn (Vxn, Vyn) of a moving object are used, the following linear prediction formula (1) is used. , a method of performing predictive calculations can be considered.

Figure 0007446216000001
Figure 0007446216000001

ここでの演算方法は、各物体は将来時間において現在速度を維持して移動する等速直線運動を仮定している。これにより、短時間に多くの物体の予測が可能となる。 The calculation method here assumes uniform linear motion in which each object moves while maintaining its current speed in the future time. This makes it possible to predict many objects in a short time.

次に、立体物行動予測結果および地図情報、後述する死角物体推定処理部３１１において生成した死角物体推定情報を潜在リスクマップ生成部３０９に入力する。潜在リスクマップ生成部３０９では後述するように、自動運転車両が他車両および自車両周辺に存在する立体物に衝突せず、かつ、ルート情報および現在の車両状態（速度、位置、向きなど）に基づいて、自車両周辺の潜在リスクマップを演算する。 Next, the three-dimensional object behavior prediction result, map information, and blind spot object estimation information generated by a blind spot object estimation processing section 311 (described later) are input to the potential risk map generation section 309. As will be described later, the potential risk map generation unit 309 makes sure that the autonomous vehicle does not collide with other vehicles or three-dimensional objects around the own vehicle, and that the route information and current vehicle status (speed, position, direction, etc.) Based on this, a potential risk map around the vehicle is calculated.

次に、死角物体推定処理部３１１について説明する。死角物体推定処理部３１１は、レーダ３０１、ステレオカメラ３０２、車両センサ３０３及びライダー３０４等の周辺状況検知センサが検知した自車両８１の周辺状況及び地図情報から抽出される特徴量に基づき、自車両８１の周辺の死角領域を算出し、算出した死角領域に存在する物体及び物体の行動傾向を推定する。 Next, the blind spot object estimation processing section 311 will be explained. The blind spot object estimation processing unit 311 determines whether the own vehicle is detected based on the surrounding situation of the own vehicle 81 detected by the surrounding situation detection sensors such as the radar 301, the stereo camera 302, the vehicle sensor 303, and the lidar 304 and the feature amount extracted from the map information. A blind spot area around 81 is calculated, and an object existing in the calculated blind spot area and a behavior tendency of the object are estimated.

死角物体推定処理部３１１について、図４を用いて説明する。ここでは、まず、記憶部３０８に保存されている道路情報及びそれらを処理した結果の地図情報と、各車載センサの情報に基づいて、死角領域を検出する。 The blind spot object estimation processing unit 311 will be explained using FIG. 4. Here, first, a blind spot area is detected based on road information stored in the storage unit 308, map information resulting from processing the road information, and information from each on-vehicle sensor.

ここで、死角領域とは、図１９に示すように自車両８１の周辺に存在する周辺車両１９０１や、道路上に存在する塀や生垣１９０２などによって、そのオブジェクトの背後が検知不可能な状態を死角領域と定義する。自車両８１が通過しようとする道路上に死角領域１９０３が存在する場合、その死角領域１９０３からオブジェクトが飛び出してくる可能性があり、自車両８１と衝突する可能性や、そのオブジェクトとの衝突を防ぐために緊急停止する必要が考えら、それらの場合には乗り心地が悪化する恐れがある。 Here, the blind spot area refers to a state in which the area behind the object cannot be detected due to surrounding vehicles 1901 existing around the host vehicle 81, fences or hedges 1902 existing on the road, etc., as shown in FIG. Defined as blind spot area. If a blind spot area 1903 exists on the road that the host vehicle 81 is trying to pass, an object may jump out from the blind spot area 1903, and there is a possibility of colliding with the host vehicle 81 or a collision with that object. In order to prevent this, it may be necessary to make an emergency stop, and in such cases, the ride comfort may deteriorate.

そのため、道路情報及びそれらを処理した結果の地図情報と、各車載センサの検知できる範囲の情報に基づいて、死角領域検知部４０１が死角領域を検知する。そして、死角領域検知部４０１は、検知した死角領域情報を死角物体推定部４０２に出力する。 Therefore, the blind spot area detection unit 401 detects the blind spot area based on road information, map information as a result of processing the road information, and information on the detectable range of each vehicle-mounted sensor. Then, the blind spot area detection unit 401 outputs the detected blind spot area information to the blind spot object estimation unit 402.

次に、死角物体推定部４０２は、死角領域情報に基づいて、死角領域に潜んでいる可能性がある物体の種別もしくは種類もしくは行動傾向、もしくはそれらすべてを推定する。推定する方法としては、次のような道路状況に基づいて死角領域に潜む物体の種別を推定する。 Next, the blind spot object estimating unit 402 estimates the type, type, or behavioral tendency of an object that may be lurking in the blind spot area, or all of them, based on the blind spot area information. As an estimation method, the type of object hidden in the blind spot area is estimated based on the following road conditions.

道路と歩道の間の柵の有無、周辺の公園および時間情報（子供が遊んでいる時間かどうか）、スクールゾーンの有無、信号の色（赤色、黄色点滅）、道路標識、過去の統計情報に基づく事故頻発地点、駐車車両が普通車か救急車か、スクールバスが停止している、対向車線が渋滞時の対抗車両間からの飛び出し、ドライブスルーや店舗の入り口、スーパーの駐車場の入り口付近などである。もしくは、車載されているセンサによって得られる点群情報やカメラによって撮像された画像情報をニューラルネットワークなどの統計モデルに入力することにより、事前に学習された情報に基づいて、死角物体の種類を統計的に予測する方法も考えられる。 Information on the presence or absence of fences between roads and sidewalks, surrounding parks and time information (whether children are playing), presence or absence of school zones, traffic light color (red, flashing yellow), road signs, and past statistical information. Based on the location of frequent accidents, whether the parked vehicle is a regular car or an ambulance, a school bus is stopped, vehicles jumping out from oncoming traffic when the oncoming lane is congested, near drive-through or store entrances, near entrances to supermarket parking lots, etc. It is. Alternatively, by inputting point cloud information obtained by in-vehicle sensors and image information captured by a camera into a statistical model such as a neural network, the type of object in the blind spot can be statistically determined based on the pre-learned information. There is also a method of making predictions.

潜在リスクマップ生成部３０９は、死角物体推定処理部３１１が推定した物体の行動傾向に基づいて、自車両８１が物体と接近するリスクが潜在する領域を生成する。 The potential risk map generation unit 309 generates a region where there is a potential risk that the host vehicle 81 approaches the object, based on the behavior tendency of the object estimated by the blind spot object estimation processing unit 311.

次に、潜在リスクマップ生成部３０９の動作について、図２０を用いて述べる。潜在リスクの演算方法は以下の４ステップである。 Next, the operation of the potential risk map generation unit 309 will be described using FIG. 20. The calculation method for latent risk consists of the following four steps.

ステップ１：自車両８１が車線変更位置Ｐｃまでに到達する時間を求める。 Step 1: Find the time it takes for the host vehicle 81 to reach the lane change position Pc.

自車両８１が車線変更を完了する車線変更位置Ｐｃまでに到達する時間（Ｔ＿ｓｅｌｆ［ｓｅｃ］）を以下の式（２）に基づき演算する。車線変更が完了する車線変更位置Ｐｃは、車線変更先車線の中心線に対して、滑らかに接続する曲線との交点となる。ここで、式（２）のＶ＿ｏｌｄ（ｔ）は前サンプリング時刻において計画した速度プロファイル、Ｍは車線変更が完了する位置までの距離である。 The time (T_self [sec]) for the own vehicle 81 to reach the lane change position Pc at which the lane change is completed is calculated based on the following equation (2). The lane change position Pc at which the lane change is completed is the intersection of a curved line that smoothly connects to the center line of the lane to which the lane is to be changed. Here, V_old(t) in equation (2) is the speed profile planned at the previous sampling time, and M is the distance to the position where the lane change is completed.

Figure 0007446216000002
Figure 0007446216000002

ステップ２：潜在リスクの長さＬＩＲＰを求める。 Step 2: Find the length of potential risk L IRP .

潜在リスクの長さＬＩＲＰを、（飛び出してくる物体の予測される速度ｕ［ｍ／ｓ］）×（自車両８１が車線変更を完了する位置までに到達する時間［ｓ］）と定義し、以下の式（３）で演算する。 The length of the potential risk L IRP is defined as (predicted speed u [m/s] of the jumping object) x (time [s] for the own vehicle 81 to reach the position to complete the lane change). , is calculated using the following equation (3).

Figure 0007446216000003
Figure 0007446216000003

ステップ３：飛び出し座標位置ＰＡを求める。 Step 3: Find the pop-out coordinate position PA.

飛び出し座標位置ＰＡは、後続車両８２によってセンサ検知が出来ない死角を分ける領域境界（図中の一点鎖線）の延長線と、車線変更先車線（車線変更位置ＰＡが位置する車線の延長線（破線図示））との交点とする。 The jumping-out coordinate position PA is an extension line of the area boundary (dotted chain line in the figure) that separates the blind spot where the sensor cannot be detected by the following vehicle 82, and the lane change destination lane (the extension line of the lane where the lane change position PA is located (dashed line). (illustrated)).

ステップ４：潜在リスクマップを生成する。 Step 4: Generate a potential risk map.

上記ステップ３で求めた飛び出し座標位置ＰＡ、潜在リスクマップの長さＬＩＲＰに基づいて、点ＰＢを算出し、飛び出し座標位置ＰＡから点ＰＢまでの領域を潜在リスクマップとする。潜在リスクマップの形状は、長さをＬＩＲＰとし、幅を車線幅とする四角形としてもよいし、座標位置ＰＡから点ＰＢに近くなるほど、幅が狭くなる楕円の一部形状とすることができる。 Point PB is calculated based on the protrusion coordinate position PA and the length L IRP of the potential risk map obtained in step 3 above, and the area from the protrusion coordinate position PA to point PB is defined as a potential risk map. The shape of the potential risk map may be a rectangle whose length is LIRP and width is the lane width, or it may be a partial shape of an ellipse whose width becomes narrower as it approaches point PB from coordinate position PA. .

自動運転計画部２０１は、自車両８１の周辺状況及び地図情報から自車両８１の車線変更軌道を生成し、生成した車線変更軌道と潜在リスクマップとを比較し、自車両８１の車線変更可否を判断する。 The automatic driving planning unit 201 generates a lane change trajectory for the own vehicle 81 from the surrounding situation of the own vehicle 81 and map information, compares the generated lane change trajectory with a potential risk map, and determines whether or not the own vehicle 81 can change lanes. to decide.

次に、自動運転計画部２０１について、図５を用いて説明する。 Next, the automatic driving planning unit 201 will be explained using FIG. 5.

自動運転計画部２０１は潜在リスクマップおよび環境情報、車線情報、地図情報に基づいて、目標軌道を演算する（算出する）。自動運転計画部２０１の中には、運転計画部５０１、軌道計画部５０６が存在する。各ブロックについて以下に説明する。 The automatic driving planning unit 201 calculates a target trajectory based on the potential risk map, environmental information, lane information, and map information. The automatic driving planning unit 201 includes a driving planning unit 501 and a trajectory planning unit 506. Each block will be explained below.

運転計画部５０１では、ルート情報および環境情報などに基づき、自車両８１が取り得る目標行動候補重みを算出する。目標行動候補重みとは、現在いる車線を維持する（ＬＫ）や、現在いる車線から隣接車線へ車線変更する（ＬＣ）、前方に存在する障害物を回避する（ＯＡ）などの自車両８１が取り得る行動に対しての重みである。 The driving planning unit 501 calculates target action candidate weights that the host vehicle 81 can take based on route information, environmental information, and the like. The target action candidate weights refer to actions that the own vehicle 81 may take, such as maintaining the current lane (LK), changing lanes from the current lane to the adjacent lane (LC), and avoiding obstacles in front (OA). This is the weight given to possible actions.

例えば、直線路を走行時において、前方に避けるべき車両や物体が存在せず、またルート情報からも隣接車線へ車線変更する必要がないと考えられる状況においては、ＬＫ＝１００、ＬＣ＝０、ＯＡ＝０などとなる。 For example, when driving on a straight road, in a situation where there is no vehicle or object to avoid in front of you and there is no need to change lanes to an adjacent lane based on the route information, LK=100, LC=0, For example, OA=0.

軌道計画部５０６には、車線維持軌道生成部５０２、車線変更軌道生成部５０３、障害物回避軌道生成部５０４、軌道調停部５０５が存在する。車線維持軌道生成部５０２は、自車両８１が現在走行している車線の中央を維持するための軌道を生成する。車線変更軌道生成部５０３は自車両８１が現在走行している車線の隣接車線への車線変更行うための軌道を生成する。障害物回避軌道生成部５０４は自車両８１が現在走行している車線内に存在する走行するためには障害となる物体を避けるような軌道を生成する。軌道調停部５０５は車線維持軌道、車線変更軌道、障害物回避軌道に対して、周辺物体との安全度と、目標行動候補重みに基づいて、各軌道の評価を行い、最も評価が良い軌道を選択する。 The trajectory planning section 506 includes a lane keeping trajectory generating section 502, a lane changing trajectory generating section 503, an obstacle avoidance trajectory generating section 504, and a trajectory adjusting section 505. The lane keeping trajectory generation unit 502 generates a trajectory for maintaining the center of the lane in which the host vehicle 81 is currently traveling. The lane change trajectory generation unit 503 generates a trajectory for changing lanes to a lane adjacent to the lane in which the host vehicle 81 is currently traveling. The obstacle avoidance trajectory generation unit 504 generates a trajectory that avoids objects that are obstacles to the vehicle 81 in the lane in which it is currently traveling. The trajectory arbitration unit 505 evaluates each trajectory for lane keeping trajectories, lane change trajectories, and obstacle avoidance trajectories based on the degree of safety with surrounding objects and the target action candidate weight, and selects the trajectory with the best evaluation. select.

走行モード管理部５０７は軌道調停部５０５によって選択された走行モードと各行動候補に基づく軌道評価値に基づいて、次回サンプリング時間における目標行動候補重みを算出するための前回選択情報を演算する。例えば、ＬＫ＝６０、ＬＣ＝４０、ＯＡ＝０という評価値によって、ＬＫが選択された場合には、次回サンプリング時間においても、行動の継続性のためにＬＫが選択される可能性が高くなるように前回選択情報を生成する。 The driving mode management unit 507 calculates previous selection information for calculating the target action candidate weight at the next sampling time, based on the travel mode selected by the trajectory arbitration unit 505 and the trajectory evaluation value based on each action candidate. For example, if LK is selected based on the evaluation values of LK = 60, LC = 40, and OA = 0, there is a high possibility that LK will be selected for continuity of behavior at the next sampling time as well. The previous selection information is generated as follows.

次に、本実施例１における車線変更軌道生成部５０３について図６を用いて説明する。車線変更軌道生成部５０３には車線変更状態管理部６０１、車線変更経路生成部６０２および車線変更速度生成部６０３が存在することが考えられる。車線変更状態管理部６０１の詳細は後述する。 Next, the lane change trajectory generation unit 503 in the first embodiment will be explained using FIG. 6. It is conceivable that the lane change trajectory generation section 503 includes a lane change state management section 601, a lane change route generation section 602, and a lane change speed generation section 603. Details of the lane change state management unit 601 will be described later.

車線変更経路生成部６０２は車線変更状態に基づいて、車線変更するための目標経路を生成する。目標経路の生成方法としては、目標とする位置に対して、スプライン曲線を生成する方法などが考えられる。車線変更速度生成部６０３は、車線変更経路生成部６０２が生成した目標経路に対して、その目標経路上を車両が走行するときの速度プロファイルを演算する。例えば、経路上を５秒間進んだ場合の０．１秒間隔で５０点の速度の時系列点を演算する。例えば、速度プロファイルの演算方法としては、下記の方程式（４）を満たすような速度列情報を速度プロファイルの候補として生成することが考えられる。 The lane change route generation unit 602 generates a target route for changing lanes based on the lane change state. As a method for generating the target route, there may be a method of generating a spline curve for the target position. Lane change speed generation section 603 calculates a speed profile for the target route generated by lane change route generation section 602 when the vehicle travels on the target route. For example, when the vehicle travels on a route for 5 seconds, 50 speed time series points are calculated at 0.1 second intervals. For example, as a speed profile calculation method, it is possible to generate speed sequence information that satisfies equation (4) below as a speed profile candidate.

Figure 0007446216000004
Figure 0007446216000004

ただし、方程式（４）において、ｗ４～ｗ６は重み係数である。 However, in equation (4), w4 to w6 are weighting coefficients.

次に、車線変更状態管理部６０１の状態遷移について、図７を用いて説明する。図７において、車線変更状態管理部６０１は、隣接車線へ車線変更する際に状態を管理する部分である。状態としては、車線変更開始判断状態Ｓ７０１、車線変更実行状態Ｓ７０２、車線変更完了状態Ｓ７０３、車線変更キャンセル状態Ｓ７０４が存在する。車線変更開始判断状態Ｓ７０１で車線変更が可能と判断された場合には車線変更実行状態Ｓ７０２に遷移し、車線変更が不可能と判断された場合には、車線変更キャンセル状態Ｓ７０４へ遷移する。 Next, the state transition of the lane change state management unit 601 will be explained using FIG. 7. In FIG. 7, a lane change state management unit 601 is a part that manages the state when changing lanes to an adjacent lane. The states include a lane change start judgment state S701, a lane change execution state S702, a lane change completion state S703, and a lane change cancel state S704. If it is determined in the lane change start determination state S701 that a lane change is possible, the flow transitions to a lane change execution state S702, and if it is determined that a lane change is not possible, the flow transitions to a lane change cancel state S704.

車線変更実行状態Ｓ７０２において、車線変更が完了した場合には車線変更完了状態Ｓ７０３に遷移し、車線変更の途中で環境条件などが変化し、車線変更が不可能と判断された場合には、車線変更キャンセル状態Ｓ７０４へ遷移する。 In the lane change execution state S702, if the lane change is completed, the state transitions to the lane change completion state S703, and if the environmental conditions change during the lane change and it is determined that the lane change is impossible, the lane change is completed. A transition is made to the change cancel state S704.

以下、それぞれの状態について説明する。 Each state will be explained below.

車線変更開始判断状態Ｓ７０１において実行される処理について、図８に示したフローチャートを用いて説明する。車線変更開始判断状態Ｓ７０１に遷移した場合に、車線変更要求確認Ｓ８０１を行う。ここでは、運転計画部５０１が生成した目標行動候補重みのＬＣの値が所定値以上になった場合には車線変更軌道生成Ｓ８０２へ遷移する。ここでは、車線変更経路生成部６０２および車線変更速度生成部６０３を用いて車線変更に必要な軌道を生成する。 The processing executed in the lane change start determination state S701 will be described using the flowchart shown in FIG. 8. When the state transits to lane change start determination state S701, lane change request confirmation S801 is performed. Here, if the value of LC of the target action candidate weight generated by the driving planning unit 501 becomes a predetermined value or more, the process moves to lane change trajectory generation S802. Here, the lane change route generation unit 602 and lane change speed generation unit 603 are used to generate a trajectory necessary for lane change.

次に、軌道交差判定Ｓ８０３において、潜在リスクマップと生成した車線変更軌道の重なり判定を行う。軌道の重なりがないと判断された場合には、車線変更実行状態遷移処理Ｓ８０４へ進む。軌道交差判定Ｓ８０３で重なりがあると判断された場合には車線変更キャンセル状態遷移処理Ｓ８０５を実行する。つまり、自動運転計画部２０１は、車線変更軌道と潜在リスクマップとが交差する場合には、車線変更を不可と判断する。 Next, in trajectory intersection determination S803, an overlap determination between the potential risk map and the generated lane change trajectory is performed. If it is determined that the trajectories do not overlap, the process advances to lane change execution state transition processing S804. If it is determined in track intersection determination S803 that there is an overlap, lane change cancellation state transition processing S805 is executed. In other words, the automatic driving planning unit 201 determines that a lane change is not possible when the lane change trajectory intersects with the potential risk map.

それぞれの遷移処理では、図７に示した状態遷移図に基づいて、状態を遷移するための処理を行う。 In each transition process, a process for transitioning the state is performed based on the state transition diagram shown in FIG.

車線変更実行状態Ｓ７０２において実行される処理について、図９に示すフローチャートを用いて説明する。車線変更実行状態Ｓ７０２に遷移した場合に、車線変更軌道生成Ｓ８０２を実行する。そして、キャンセル軌道生成Ｓ９０２を実行する。ここでは、現在位置から車線変更をキャンセルして元の車線へ戻るための軌道を車線変更経路生成部６０２および車線変更速度生成部６０３を用いて車線変更に必要な軌道を生成する。 The processing executed in the lane change execution state S702 will be explained using the flowchart shown in FIG. When transiting to the lane change execution state S702, lane change trajectory generation S802 is executed. Then, cancel trajectory generation S902 is executed. Here, a trajectory necessary for canceling the lane change from the current position and returning to the original lane is generated using the lane change route generation unit 602 and the lane change speed generation unit 603.

そして、車線変更継続判定Ｓ９０３を実行する。車線変更継続判定Ｓ９０３では、生成した車線変更軌道およびキャンセル軌道を比較し、安全性および乗り心地の指標に基づいて評価を行う。例えば、車線変更軌道に基づいて自車を走行させた場合に他車両や周辺オブジェクトと急接近する恐れが生じることが予期された場合には車線変更の継続が不可と判断され、車線変更キャンセル状態遷移処理Ｓ８０５を実行する。車線変更の継続が可能と判断された場合には、車線変更制御Ｓ９０４が実行される。車線変更制御Ｓ９０４では、生成した車線変更軌道を軌道調停部５０５へ送信し、軌道調停部５０５でその軌道が選択された場合には、その軌道に対して追従するように各々のアクチュエータ指令値を作成し、自車両８１を車線変更させる。 Then, lane change continuation determination S903 is executed. In lane change continuation determination S903, the generated lane change trajectory and cancellation trajectory are compared and evaluated based on safety and ride comfort indicators. For example, if you drive your own vehicle based on a lane change trajectory and it is predicted that there will be a risk of sudden approaching other vehicles or surrounding objects, it will be determined that it is impossible to continue changing lanes, and the lane change will be canceled. Transition processing S805 is executed. If it is determined that it is possible to continue changing lanes, lane change control S904 is executed. In lane change control S904, the generated lane change trajectory is transmitted to the trajectory arbitration unit 505, and when the trajectory is selected by the trajectory arbitration unit 505, each actuator command value is set to follow the trajectory. and causes the own vehicle 81 to change lanes.

車線変更完了判定Ｓ９０５においては、自己位置情報や車線情報などに基づいて、自車両８１の位置が隣接車線への車線変更が完了したかを判定する。車線変更完了判定Ｓ９０５にて完了と判定された場合には車線変更完了状態遷移処理Ｓ９０６へ進む。車線変更完了判定Ｓ９０５にて未完了と判定された場合には、再び車線変更軌道生成Ｓ８０２を実行する。車線変更完了状態遷移処理Ｓ９０６では、図７に示した状態遷移図に基づいて、車線変更完了状態を遷移するための処理を行う。 In lane change completion determination S905, it is determined whether the position of the own vehicle 81 has completed the lane change to the adjacent lane, based on the own position information, lane information, and the like. If it is determined in lane change completion determination S905 that the lane change has been completed, the process advances to lane change completion state transition processing S906. If it is determined in lane change completion determination S905 that the lane change has not been completed, lane change trajectory generation S802 is executed again. In lane change completion state transition processing S906, processing for transitioning the lane change completion state is performed based on the state transition diagram shown in FIG.

車線変更完了状態Ｓ７０３において実行される処理について、図１０に示すフローチャートを用いて説明する。車線変更完了状態Ｓ７０３に遷移した場合に、車線維持軌道生成Ｓ１００１を実行する。ここでは、自車位置を現在車線内に維持する軌道を車線変更経路生成部６０２および車線変更速度生成部６０３を用いて軌道を生成する。 The processing executed in the lane change completion state S703 will be described using the flowchart shown in FIG. 10. When transiting to the lane change completion state S703, lane keeping trajectory generation S1001 is executed. Here, a trajectory that maintains the vehicle position within the current lane is generated using the lane change route generation section 602 and the lane change speed generation section 603.

次に、車線維持制御Ｓ１００５を実行する。車線維持制御Ｓ１００５では、生成した車線維持軌道を軌道調停部５０５へ送信し、軌道調停部５０５でその軌道が選択された場合には、その軌道に対して追従するように各々のアクチュエータ指令値を作成し、自車両８１を車線維持させる。 Next, lane keeping control S1005 is executed. In lane keeping control S1005, the generated lane keeping trajectory is transmitted to the trajectory arbitration unit 505, and when the trajectory is selected by the trajectory arbitration unit 505, each actuator command value is set to follow the trajectory. The driver's vehicle 81 is maintained in the lane.

次に、車線維持判定Ｓ１００２を実行する。ここでは、現在車線を維持できるかを判定する。所定時間にわたって車線維持できているかを判定し、維持できていないと判定されれば、車線維持軌道生成Ｓ１００１に戻る。車線維持判定Ｓ１００２で維持できていると判定されれば走行モード変更処理Ｓ１００３により、走行モードを車線維持に変更する。そして、車線変更開始判断状態遷移処理Ｓ１００４を実行する。車線変更開始判断状態遷移処理Ｓ１００４においては、図７に示した状態遷移図に基づいて、車線変更開始判断状態へ遷移するための処理を行う。 Next, lane maintenance determination S1002 is executed. Here, it is determined whether the current lane can be maintained. It is determined whether the lane can be maintained for a predetermined period of time, and if it is determined that the lane cannot be maintained, the process returns to lane-maintaining trajectory generation S1001. If it is determined in lane keeping determination S1002 that the lane can be maintained, the driving mode is changed to lane keeping in driving mode change processing S1003. Then, lane change start determination state transition processing S1004 is executed. In lane change start determination state transition processing S1004, processing for transitioning to a lane change start determination state is performed based on the state transition diagram shown in FIG.

車線変更キャンセル状態Ｓ７０４において実行される処理について、図１１に示したフローチャートを用いて説明する。車線変更キャンセル状態Ｓ７０４に遷移した場合に、キャンセル軌道生成Ｓ１１０１を実行する。ここでは、自車位置を元の車線内に戻す軌道を車線変更経路生成部６０２および車線変更速度生成部６０３を用いて軌道を生成する。 The processing executed in the lane change cancel state S704 will be described using the flowchart shown in FIG. 11. When the lane change cancel state S704 is entered, cancel trajectory generation S1101 is executed. Here, a trajectory for returning the vehicle position to the original lane is generated using the lane change route generation unit 602 and the lane change speed generation unit 603.

次に、キャンセル軌道追従制御Ｓ１１０５を実行する。キャンセル軌道追従制御Ｓ１１０５では、生成したキャンセル軌道を軌道調停部５０５へ送信し、軌道調停部５０５でその軌道が選択された場合には、その軌道に対して追従するように各々のアクチュエータ指令値を作成し、自車両８１を元の車線内に戻す。 Next, cancel trajectory tracking control S1105 is executed. In canceled trajectory tracking control S1105, the generated canceled trajectory is sent to the trajectory arbitration unit 505, and when the trajectory is selected by the trajectory arbitration unit 505, each actuator command value is set to follow the trajectory. The vehicle 81 is then returned to its original lane.

次に、車線維持判定Ｓ１００２を実行する。ここでは、現在車線を維持できるかを判定する。所定時間にわたって車線維持できているかを判定し、維持できていないと判定されれば、キャンセル軌道生成Ｓ１１０１に戻る。車線維持判定Ｓ１００２にて、維持できていると判定されれば走行モード変更処理Ｓ１００３により、走行モードを車線維持に変更する。そして、車線変更開始判断状態遷移処理Ｓ１００４を実行する。車線変更開始判断状態遷移処理Ｓ１００４では、図７に示した状態遷移図に基づいて、車線変更開始判断状態へ遷移するための処理を行う。 Next, lane maintenance determination S1002 is executed. Here, it is determined whether the current lane can be maintained. It is determined whether the lane can be maintained for a predetermined period of time, and if it is determined that the lane cannot be maintained, the process returns to cancel trajectory generation S1101. If it is determined in lane maintenance determination S1002 that the lane can be maintained, the driving mode is changed to lane maintenance in driving mode change processing S1003. Then, lane change start determination state transition processing S1004 is executed. In lane change start determination state transition processing S1004, processing for transitioning to a lane change start determination state is performed based on the state transition diagram shown in FIG.

次に、本実施例１の死角に存在する可能性があるオブジェクトの予測結果に基づいて車線変更する動作について、図１２に示した代表的なシーンの模式図を用いて説明する。図１２に示したシーンにおいて、自車両８１が自動運転走行を行なっており、自車両８１の後方には大型車両１２０１が存在している。後方のセンサであるミリ波レーダ５において、自車両８１の後方を検知しようとすると、大型車両１２０１の影響によって、死角分岐点１２０４から進行方向左側がセンサ死角になる。 Next, the operation of changing lanes based on the prediction result of objects that may exist in the blind spot according to the first embodiment will be described using a schematic diagram of a typical scene shown in FIG. In the scene shown in FIG. 12, the own vehicle 81 is driving automatically, and a large vehicle 1201 is present behind the own vehicle 81. When the millimeter wave radar 5, which is a rear sensor, attempts to detect the rear of the own vehicle 81, the left side of the blind spot branch point 1204 in the direction of travel becomes a sensor blind spot due to the influence of the large vehicle 1201.

ここで、自車両８１は地図情報および周辺を認識するセンサの情報に基づいて、自車両８１の車線変更方向に対して死角が存在することを検知する。そのため、自車両８１は死角からオブジェクトが万が一飛び出してきた場合の存在するエリアの潜在リスクマップ１２０５を生成し、次に乗り心地を損ねることがないような車線変更軌道１２０２を生成する。そこで、車線変更軌道１２０２と潜在リスクマップ１２０５を比較し、所定の重なり条件を満たしている場合には車線変更ができないと判定される。その場合には車線変更を行わずに、車線維持軌道１２０３に追従するように自車両８１は制御される。 Here, the host vehicle 81 detects that a blind spot exists with respect to the lane change direction of the host vehicle 81 based on map information and information from a sensor that recognizes the surrounding area. Therefore, the own vehicle 81 generates a potential risk map 1205 of the area where an object would exist if an object were to jump out of the blind spot, and then generates a lane change trajectory 1202 that does not impair ride comfort. Therefore, the lane change trajectory 1202 and the potential risk map 1205 are compared, and if a predetermined overlapping condition is satisfied, it is determined that the lane change cannot be made. In that case, the host vehicle 81 is controlled to follow the lane maintaining trajectory 1203 without changing lanes.

このようにすることで、死角からの車両などの飛び出し予測に基づいてリスクマップを生成し、車線変更軌道と比較することにより、万が一死角から車両が飛び出してきたとしても、自車両が飛び出し車両と接近することがなくなり、急加減速が不要となることで乗り心地の悪化を防止することが可能となる。 By doing this, a risk map is generated based on the prediction of a vehicle jumping out of the blind spot, and by comparing it with the lane change trajectory, even if a vehicle jumps out of the blind spot, the risk map can be compared with the lane change trajectory. This eliminates the need for sudden acceleration and deceleration, making it possible to prevent deterioration of ride comfort.

以上のように、本発明の実施例１によれば、自車両８１の不要な車線変更動作を抑制し、乗心地の悪化を抑制可能な車両制御装置を実現することができる。 As described above, according to the first embodiment of the present invention, it is possible to realize a vehicle control device that can suppress unnecessary lane changing operations of the host vehicle 81 and suppress deterioration of ride comfort.

（実施例２）
次に、図１３を参照して、本発明の実施例２に係る車両制御装置を説明する。本発明の実施例２の車両制御装置１は、図１３に示す車線変更軌道生成部５０３の状態遷移に示すように、死角安全性確認状態Ｓ１３０１を備えている点で、図７に示した実施例１と異なっている。実施例１における図２～図６に示した構成は、実施例２も同様な構成であるので、図示及び詳細な説明は省略する。 (Example 2)
Next, with reference to FIG. 13, a vehicle control device according to a second embodiment of the present invention will be described. The vehicle control device 1 according to the second embodiment of the present invention differs from the implementation shown in FIG. This is different from Example 1. The configuration shown in FIGS. 2 to 6 in the first embodiment is the same in the second embodiment, so illustration and detailed description will be omitted.

実施例２においては、自動運転計画部２０１は、車線変更不可と判断した場合には、死角低減軌道１６０３を算出し、車両運動制御部２０３は、自車両８１が死角低減軌道１６０３を走行するように制御する。 In the second embodiment, when the automatic driving planning unit 201 determines that lane change is not possible, the automatic driving planning unit 201 calculates the blind spot reducing trajectory 1603, and the vehicle motion control unit 203 calculates the blind spot reducing trajectory 1603 so that the own vehicle 81 runs on the blind spot reducing trajectory 1603. control.

図１３の車線変更開始判断状態Ｓ７０１においての状態遷移条件について図１４に示したフローチャートを用いて説明する。実施例１においては軌道交差判定Ｓ８０３（図８）において、交差していることが判定された場合には、車線変更キャンセル状態Ｓ７０４へ遷移させていたが、本実施例２では死角安全性確認状態Ｓ１３０１へ遷移させる処理を行う。 The state transition conditions in the lane change start judgment state S701 of FIG. 13 will be explained using the flowchart shown in FIG. 14. In Embodiment 1, if it is determined that the tracks intersect in S803 (FIG. 8), the state is transited to lane change cancel state S704, but in Embodiment 2, the state is changed to blind spot safety confirmation state. Processing to transition to S1301 is performed.

死角安全性確認状態Ｓ１３０１について図１５に示すフローチャートを用いて説明する。死角安全性確認状態Ｓ１３０１に遷移した場合に、死角低減軌道生成Ｓ１５０１を実行する。ここでは、自車位置を現在車線内において車線変更先の車線との境界車線に接近するように軌道を生成する。 The blind spot safety confirmation state S1301 will be explained using the flowchart shown in FIG. 15. When transitioning to the blind spot safety confirmation state S1301, blind spot reduction trajectory generation S1501 is executed. Here, a trajectory is generated so that the vehicle position is within the current lane and approaches the boundary lane with the lane to which the lane is to be changed.

次に、キャンセル軌道生成Ｓ１５０２を実行する。これは死角低減した場合の位置から、元の車線中心位置を目標とする位置へ戻るための軌道となる。 Next, cancel trajectory generation S1502 is executed. This becomes a trajectory to return from the position when the blind spot is reduced to the original lane center position as the target position.

次に、死角低減継続判定Ｓ１５０３を実行する。ここでは、死角低減動作を継続した際に、死角領域から車両が検知され、自車両８１に接近している場合や、新たな物体を検知して、自車両８１の走行の安全性が担保できない場合に、継続ができないと判定し、車線変更キャンセル状態遷移処理Ｓ８０５を実行する。 Next, blind spot reduction continuation determination S1503 is executed. Here, when the blind spot reduction operation continues, a vehicle is detected from the blind spot area and approaches the own vehicle 81, or a new object is detected, making it impossible to ensure the safety of the running of the own vehicle 81. In this case, it is determined that continuation is not possible, and lane change cancel state transition processing S805 is executed.

死角低減継続判定Ｓ１５０３において、継続できると判定された場合には、死角低減御Ｓ１５０４を実行する。死角低減制御Ｓ１５０４では生成した死角低減軌道に追従するように自車両８１を制御する。 If it is determined in blind spot reduction continuation determination S1503 that it can be continued, blind spot reduction control S1504 is executed. In blind spot reduction control S1504, the host vehicle 81 is controlled to follow the generated blind spot reducing trajectory.

次に、死角低減完了判定Ｓ１５０５を実施する。死角低減完了判定Ｓ１５０５は目標とする車線変更先の車線との境界車線に十分に接近していることを判定する。判定方法としては、自車両死角低減方向側の車輪もしくは車両側面が境界線とほぼ一致した位置となっていることを利用する方法が考えられる。死角低減が完了している場合には車線変更軌道生成Ｓ８０２を実行し、完了していない場合には再度Ｓ１５０１を実行する。Ｓ８０２以下は図８と同様の動作となる。 Next, blind spot reduction completion determination S1505 is performed. In blind spot reduction completion determination S1505, it is determined that the vehicle is sufficiently close to the boundary lane with the target lane to which the lane is to be changed. A possible determination method is to utilize the fact that the wheel or side of the vehicle on the side in the blind spot reduction direction of the vehicle is in a position that substantially coincides with the boundary line. If blind spot reduction has been completed, lane change trajectory generation S802 is executed, and if not completed, S1501 is executed again. The operations from S802 onwards are similar to those in FIG.

次に、実施例２を実行した場合の自車両８１の動きについて、図１６を用いて説明する。 Next, the movement of the own vehicle 81 when the second embodiment is executed will be explained using FIG. 16.

自車両８１が車線変更しようとした場合に、車線変更軌道１２０２を生成したが、潜在リスクマップ１２０５との交差判定に基づいて、車線変更ができないと判定されている。そのため、死角安全性確認状態Ｓ１３０１（図１３）に遷移することで、死角低減軌道１６０３を生成し、その軌道に基づいて、自車両８１を車線変更先車線との車線境界線１６０４へ向かって走行している。また、死角低減走行実施中にはキャンセル軌道１６０５を生成し、死角低減走行できない場合には元の走行車線中央へ戻ることを想定している。 When the host vehicle 81 attempts to change lanes, a lane change trajectory 1202 is generated, but based on the intersection determination with the potential risk map 1205, it is determined that the lane change cannot be made. Therefore, by transitioning to the blind spot safety confirmation state S1301 (FIG. 13), a blind spot reduction trajectory 1603 is generated, and based on the trajectory, the own vehicle 81 is driven toward the lane boundary line 1604 with the lane to which the lane is to be changed. are doing. It is also assumed that a cancel trajectory 1605 is generated during blind spot reduction driving, and if blind spot reduction driving is not possible, the vehicle returns to the center of the original driving lane.

次に、死角低減完了後において、生成する軌道について図１７を用いて説明する。死角低減した結果、死角を発生させている大型車両１２０１との位置関係が変わったことで、潜在リスク領域が相対的に自車両８１の後方に交代している。そのため、車線変更軌道１７０１を生成し、潜在リスクマップ１２０５と交差判定をした場合に、車線変更が可能と判定される可能性がある。 Next, the trajectory generated after the blind spot reduction is completed will be explained using FIG. 17. As a result of reducing the blind spot, the positional relationship with the large vehicle 1201 causing the blind spot has changed, and the potential risk area has been relatively shifted to the rear of the own vehicle 81. Therefore, when the lane change trajectory 1701 is generated and the intersection with the potential risk map 1205 is determined, it may be determined that a lane change is possible.

この状態においても車線変更ができないと判定された場合には元の車線中央への軌道１７０２を選択し、元の走行位置の状態へ戻る。車線変更が可能と判定された場合には車線変更を実施する。 If it is determined that the lane cannot be changed even in this state, the original trajectory 1702 to the center of the lane is selected, and the vehicle returns to the original driving position. If it is determined that a lane change is possible, the lane change is performed.

死角低減軌道１６０３は、自車両８１と車線境界線１６０４との横距離を小さくするように自車両８１の軌道を変更する軌道である。自車両８１と車線境界線１６０４との横距離を小さくする変化量は、自車両８１の速度が大きいほど、小である。 The blind spot reduction trajectory 1603 is a trajectory that changes the trajectory of the vehicle 81 so as to reduce the lateral distance between the vehicle 81 and the lane boundary line 1604. The amount of change that reduces the lateral distance between the host vehicle 81 and the lane boundary line 1604 becomes smaller as the speed of the host vehicle 81 increases.

次に、車線変更が完了された際の状態について、図１８を用いて説明する。車線変更が完了した場合には、車線変更先車線を追従するような軌道１８０１を生成し車線追従を行い、車線変更完了状態Ｓ７０３（図１３）で車線が一致されていることを判定した場合には、車線変更完了とする。 Next, the state when the lane change is completed will be described using FIG. 18. When the lane change is completed, a trajectory 1801 that follows the lane to which the lane has been changed is generated and lane following is performed, and when it is determined that the lanes match in the lane change completion state S703 (FIG. 13), The lane change is completed.

このようにすることで、死角を低減する方向に自車両８１の位置を変更することにより、潜在リスクマップ１２０５の領域と車線変更軌道との交差がなくなることで、死角が存在することで車線変更が不可能な状況だった場合においても、車線変更が可能となり、車線変更機能の利便性が向上することが期待される。 By doing this, by changing the position of the host vehicle 81 in a direction that reduces the blind spot, there is no intersection between the area of the potential risk map 1205 and the lane change trajectory, so the lane change is made due to the presence of the blind spot. It is expected that this will make it possible to change lanes even in situations where this is not possible, improving the convenience of the lane changing function.

本発明の実施例２によれば、実施例１と同様な効果が得られる他、上述したように、車線変更機能の利便性が向上することができる。 According to the second embodiment of the present invention, the same effects as in the first embodiment can be obtained, and as described above, the convenience of the lane change function can be improved.

（実施例３）
次に、図２１を参照して、本発明の実施例３に係る車両制御装置１を説明する。本実施例３の車両制御装置１は、図１５の死角低減制御Ｓ１５０４について、前述の実施例２と異なり、車線変更先車線が現在自車線と概並走（並列）になっていない状況（合流シーン）における点である。その他は、実施例１及び実施例２と同様な構成であるので、図示及び詳細な説明は省略する。 (Example 3)
Next, referring to FIG. 21, a vehicle control device 1 according to a third embodiment of the present invention will be described. Regarding the blind spot reduction control S1504 in FIG. 15, the vehicle control device 1 of the third embodiment differs from the second embodiment described above in that the vehicle control device 1 of the third embodiment performs the blind spot reduction control in a situation where the lane to which the lane is to be changed is not currently running approximately parallel to the own lane (merging). scene). The rest of the structure is the same as that of the first embodiment and the second embodiment, so illustration and detailed explanation will be omitted.

図２１は、自車両８１が合流車線２１０７を走行しており、本線である走行車線２１０６に合流しようとしているシーンの動作説明図である。本線は走行車線２１０６と追い越し車線２１０９で形成されている。 FIG. 21 is an operational explanatory diagram of a scene in which the host vehicle 81 is traveling on a merging lane 2107 and is about to merge into a driving lane 2106, which is a main road. The main line is formed by a driving lane 2106 and an overtaking lane 2109.

自車両８１は合流車線２１０７の車線中心線２１０５に沿って速度ベクトル２１０２の速度でレーンキープ制御されている。ここでは道路構造物として死角を生じさせているフェンス２１０８（もしくはガードレール）が存在することにより、走行車線２１０６の合流先領域が死角となっている。そのため、飛び出し位置ＰＡから潜在リスクの長さＬＩＲＰの大きさの領域に飛び出し潜在リスクマップ２１０４が生じてる。そのため、このままレーンキープで走行していくと走行車線２１０６を走行している他車両８３と接近して自車両８１および他車両８３が急加減速する可能性がある。 The own vehicle 81 is controlled to keep lane at a speed of a speed vector 2102 along a lane center line 2105 of a merging lane 2107. Here, due to the presence of a fence 2108 (or guardrail) as a road structure that causes a blind spot, the area where the driving lane 2106 merges becomes a blind spot. Therefore, the potential risk map 2104 is generated in an area having the potential risk length LIRP from the pop-up position PA. Therefore, if the vehicle continues to drive while keeping its lane, there is a possibility that the vehicle 81 and the other vehicle 83 will suddenly accelerate or decelerate as they approach another vehicle 83 traveling in the travel lane 2106.

そのため、自車両８１は死角を低減させるように死角低減軌道２１０３を生成する。その生成方法について、図２２を用いて説明する。 Therefore, the host vehicle 81 generates a blind spot reduction trajectory 2103 to reduce the blind spot. The generation method will be explained using FIG. 22.

図２２において、合流シーンにおける死角低減軌道２１０３は自車両８１の速度ベクトル２１０２および潜在リスクマップ２１０４の長手方向ベクトル２２０１によって演算される。長手方向ベクトル２２０１をｋ倍した比例ベクトル２２０４を演算する。ここで、比例係数ｋは、自車速度が高いほど小さくなるように設定されることが望ましい。つまり、比例ベクトル２２０４は、自車両８１の速度成分が大きくなるほど、小さくなる比例係数ｋを掛けて算出される。これは、自車両８１の速度が高い状態で自車両８１の車線中心線から大きく逸脱するように自車両８１を制御すると、乗員が違和感を生じる可能性があるからである。 In FIG. 22, a blind spot reduction trajectory 2103 in a merging scene is calculated based on the velocity vector 2102 of the host vehicle 81 and the longitudinal direction vector 2201 of the potential risk map 2104. A proportional vector 2204 is calculated by multiplying the longitudinal direction vector 2201 by k. Here, it is desirable that the proportionality coefficient k is set to become smaller as the own vehicle speed increases. In other words, the proportionality vector 2204 is calculated by multiplying by a proportionality coefficient k that becomes smaller as the speed component of the host vehicle 81 becomes larger. This is because if the own vehicle 81 is controlled so as to deviate significantly from the lane center line of the own vehicle 81 while the speed of the own vehicle 81 is high, the occupant may feel uncomfortable.

自車両８１の速度ベクトル２１０２とｋ倍したベクトル２２０４のベクトル和を演算し、死角低減目標位置ベクトル２２０５を算出する。そして、その目標位置に対して、滑らかに自車両８１を制御するための目標軌道である死角低減軌道２１０３を算出する。例えば、目標位置に対して、現在自車両位置からスプライン補間曲線を用いる方法などが考えられる。 The vector sum of the speed vector 2102 of the host vehicle 81 and the vector 2204 multiplied by k is calculated to calculate the blind spot reduction target position vector 2205. Then, a blind spot reduction trajectory 2103, which is a target trajectory for smoothly controlling the host vehicle 81, is calculated with respect to the target position. For example, a method of using a spline interpolation curve from the current vehicle position to the target position may be considered.

この手法により、現在車線と並走する車線に生じた死角領域への車線変更のシーンだけでなく、本実施例３のような本線車線に生じた死角領域への合流シーンにおいても死角低減制御を実施することで、死角領域から飛び出してきた他車両８３への急接近を防ぐことが可能となり、その結果、自車両８１および他車両８３の急加減速を防ぐことが可能となる。 With this method, blind spot reduction control is performed not only in the scene of changing lanes into a blind spot area that occurs in a lane running parallel to the current lane, but also in the scene of merging into a blind spot area that occurs in a main lane as in Example 3. By implementing this, it becomes possible to prevent a sudden approach to the other vehicle 83 that has jumped out of the blind spot area, and as a result, it becomes possible to prevent the own vehicle 81 and the other vehicle 83 from suddenly accelerating or decelerating.

本発明の実施例３によれば、実施例１と同様な効果が得られる他、上述したように、車線変更先車線が現在自車線と概並走になっていない状況（合流シーン）においても、車両８１および他車両８３の急加減速を防ぐことが可能となる。 According to Embodiment 3 of the present invention, in addition to obtaining the same effects as Embodiment 1, as described above, even in situations where the lane to which the lane is to be changed is not currently running approximately parallel to the own lane (merging scene). , sudden acceleration and deceleration of the vehicle 81 and other vehicles 83 can be prevented.

なお、レーダ３０１、ステレオカメラ３０２、車両センサ３０３及びライダー３０４は自車両８１の周辺状況を検知する周辺状況検知センサと総称することができる。 Note that the radar 301, the stereo camera 302, the vehicle sensor 303, and the lidar 304 can be collectively referred to as a surrounding situation detection sensor that detects the surrounding situation of the host vehicle 81.

以上のように、本発明によれば、自車両８１の不要な車線変更動作を防ぐことで、自車両８１および周辺車両の減速頻度の低減や車両操舵量を低減し、乗心地が悪化することを抑制することができる。 As described above, according to the present invention, by preventing unnecessary lane changing operations of the host vehicle 81, the frequency of deceleration of the host vehicle 81 and surrounding vehicles is reduced, the amount of vehicle steering is reduced, and ride comfort is reduced. can be suppressed.

つまり、自車両の不要な車線変更動作を抑制し、乗心地の悪化を抑制可能な車両制御装置を実現することができる。 In other words, it is possible to realize a vehicle control device that can suppress unnecessary lane changing operations of the host vehicle and suppress deterioration of ride comfort.

１・・・車両制御装置、２・・・カメラ（外界認識センサ）、３、４・・・レーザレーダ（外界認識センサ）、５・・・ミリ波レーダ（外界認識センサ）、８１・・・自車両、８２・・・後続車両、８３・・・他車両、２０１・・・自動運転計画部、２０２・・・自動駐車計画部、２０３・・・車両運動制御部、２０４・・・アクチュエータ制御部、２０５・・・リスクマップ生成部、２０６・・・車両ネットワーク、３０１・・・レーダ、３０２・・・ステレオカメラ、３０３・・・車両センサ、３０４・・・ライダー、３０５・・・センサ情報処理部、３０６・・・地図情報処理部、３０７・・・立体物行動予測部、３０８・・・記憶部、３０９・・・潜在リスクマップ生成部、３１０・・・自己位置推定処理部、３１１・・・死角物体推定処理部、４０１・・・死角領域検知部、４０２・・・死角物体推定部、５００・・・車両、５０１・・・運転計画部、５０２・・・車線維持軌道生成部、５０３・・・車線変更軌道生成部、５０４・・・障害物回避軌道生成部、５０５・・・軌道調停部、５０６・・・軌道計画部、６０１・・・車線変更状態管理部、６０２・・・車線変更経路生成部、６０３・・・車線変更速度生成部、１６０３、２１０３・・・死角低減軌道 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Vehicle control device, 2... Camera (external world recognition sensor), 3, 4... Laser radar (external world recognition sensor), 5... Millimeter wave radar (external world recognition sensor), 81... Own vehicle, 82...Following vehicle, 83...Other vehicle, 201...Automatic driving planning section, 202...Automatic parking planning section, 203...Vehicle motion control section, 204...Actuator control 205... Risk map generation unit, 206... Vehicle network, 301... Radar, 302... Stereo camera, 303... Vehicle sensor, 304... Lidar, 305... Sensor information Processing unit, 306... Map information processing unit, 307... Three-dimensional object behavior prediction unit, 308... Storage unit, 309... Potential risk map generation unit, 310... Self-position estimation processing unit, 311 . . . Blind spot object estimation processing unit, 401 . . . Blind spot area detection unit, 402 . , 503... Lane change trajectory generation unit, 504... Obstacle avoidance trajectory generation unit, 505... Trajectory arbitration unit, 506... Trajectory planning unit, 601... Lane change state management unit, 602... ...Lane change route generation unit, 603...Lane change speed generation unit, 1603, 2103...Blind spot reduction trajectory

Claims (6)

自車両の周辺状況を検知する周辺状況検知センサと、
前記周辺状況検知センサが検知した自車両の前記周辺状況及び地図情報から抽出される特徴量に基づき、前記自車両の周辺の死角領域を算出し、算出した前記死角領域に存在する物体及び前記物体の行動傾向を推定する死角物体推定処理部と、
前記死角物体推定処理部が推定した前記物体の行動傾向に基づいて、前記自車両が前記物体と接近するリスクが潜在する領域を生成する潜在リスクマップ生成部と、
前記自車両の前記周辺状況及び前記地図情報から前記自車両の車線変更軌道を生成し、生成した前記車線変更軌道と前記潜在リスクマップ生成部が生成した潜在リスクマップとを比較し、前記自車両の車線変更可否を判断する自動運転計画部と、
前記自動運転計画部による前記車線変更可否の判断に従って、前記自車両の動作を制御する車両運動制御部と、
を備え、
前記自動運転計画部は、車線変更不可と判断した場合には、死角低減軌道を算出し、車両運動制御部は、前記自車両が前記死角低減軌道を走行するように制御することを特徴とする車両制御装置。 A surrounding situation detection sensor that detects the surrounding situation of the own vehicle;
A blind spot area around the own vehicle is calculated based on the surrounding situation of the own vehicle detected by the surrounding situation detection sensor and the feature amount extracted from the map information, and an object existing in the calculated blind spot area and the object. a blind spot object estimation processing unit that estimates the behavioral tendency of
a potential risk map generation unit that generates a region where there is a potential risk that the host vehicle approaches the object, based on the behavioral tendency of the object estimated by the blind spot object estimation processing unit;
A lane change trajectory of the own vehicle is generated from the surrounding situation of the own vehicle and the map information, the generated lane change trajectory is compared with the potential risk map generated by the potential risk map generation unit, and the lane change trajectory of the own vehicle is an automated driving planning department that determines whether or not to change lanes;
a vehicle motion control unit that controls the operation of the own vehicle according to the determination by the automatic driving planning unit as to whether or not the lane change is possible;
Equipped with
When the automatic driving planning unit determines that a lane change is not possible, the automatic driving planning unit calculates a blind spot reducing trajectory, and the vehicle motion control unit controls the own vehicle to travel on the blind spot reducing trajectory. Vehicle control device. 自車両の周辺状況を検知する周辺状況検知センサと、
前記周辺状況検知センサが検知した自車両の前記周辺状況及び地図情報から抽出される特徴量に基づき、前記自車両の周辺の死角領域を算出し、算出した前記死角領域に存在する物体及び前記物体の行動傾向を推定する死角物体推定処理部と、
前記死角物体推定処理部が推定した前記物体の行動傾向に基づいて、前記自車両が前記物体と接近するリスクが潜在する領域を生成する潜在リスクマップ生成部と、
前記自車両の前記周辺状況及び前記地図情報から前記自車両の車線変更軌道を生成し、生成した前記車線変更軌道と前記潜在リスクマップ生成部が生成した潜在リスクマップとを比較し、前記自車両の車線変更可否を判断する自動運転計画部と、
前記自動運転計画部による前記車線変更可否の判断に従って、前記自車両の動作を制御する車両運動制御部と、
を備え、
前記自動運転計画部は、前記車線変更軌道と前記潜在リスクマップとが交差する場合には、車線変更を不可と判断することを特徴とする車両制御装置。 A surrounding situation detection sensor that detects the surrounding situation of the own vehicle;
A blind spot area around the own vehicle is calculated based on the surrounding situation of the own vehicle detected by the surrounding situation detection sensor and the feature amount extracted from the map information, and an object existing in the calculated blind spot area and the object. a blind spot object estimation processing unit that estimates the behavioral tendency of
a potential risk map generation unit that generates a region where there is a potential risk that the host vehicle approaches the object, based on the behavioral tendency of the object estimated by the blind spot object estimation processing unit;
A lane change trajectory of the own vehicle is generated from the surrounding situation of the own vehicle and the map information, the generated lane change trajectory is compared with the potential risk map generated by the potential risk map generation unit, and the lane change trajectory of the own vehicle is an automated driving planning department that determines whether or not to change lanes;
a vehicle motion control unit that controls the operation of the own vehicle according to the determination by the automatic driving planning unit as to whether or not the lane change is possible;
Equipped with
The vehicle control device is characterized in that the automatic driving planning unit determines that a lane change is not possible when the lane change trajectory and the potential risk map intersect . 請求項１に記載の車両制御装置において、
前記死角低減軌道は、前記自車両と車線境界線との横距離を小さくするように前記自車両の軌道を変更する軌道であることを特徴とする車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 1 ,
The vehicle control device is characterized in that the blind spot reduction trajectory is a trajectory that changes the trajectory of the subject vehicle so as to reduce the lateral distance between the subject vehicle and a lane boundary line. 請求項３に記載の車両制御装置において、
前記自車両と車線境界線との横距離を小さくする変化量は、前記自車両の速度が大きいほど、小であることを特徴とする車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 3 ,
A vehicle control device characterized in that the amount of change that reduces the lateral distance between the host vehicle and a lane boundary line becomes smaller as the speed of the host vehicle increases. 請求項１に記載の車両制御装置において、
前記死角低減軌道は、前記死角領域の長手方向のベクトルに比例する比例ベクトルと前記自車両の目標速度ベクトルとのベクトル和に基づいて算出されることを特徴とする車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 1 ,
The vehicle control device is characterized in that the blind spot reduction trajectory is calculated based on a vector sum of a proportional vector proportional to a longitudinal vector of the blind spot area and a target speed vector of the host vehicle. 請求項５に記載の車両制御装置において、
前記比例ベクトルは、前記自車両の速度成分が大きくなるほど、小さくなる比例係数を掛けて算出されることを特徴とする車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 5 ,
The vehicle control device is characterized in that the proportional vector is calculated by multiplying by a proportional coefficient that becomes smaller as the speed component of the host vehicle becomes larger.
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